我可以在没有 cuda 设备的情况下编译 cuda 程序吗答案

【问题标题】：Can I compile a cuda program without having a cuda device我可以在没有 cuda 设备的情况下编译 cuda 程序吗
【发布时间】：2013-11-25 07:25:57
【问题描述】：

是否可以在同一节点上没有支持 CUDA 的设备而仅使用 NVIDIA CUDA Toolkit...来编译 CUDA 程序？

【问题讨论】：

是的。 nvcc 编译器驱动程序与设备的物理存在无关，因此即使没有支持 CUDA 的 GPU，您也可以编译。遵循相同的原理，当您的节点托管不同架构的 GPU 时，您可以为架构编译 CUDA 代码。当然，在这两种情况下，您都无法成功运行代码。请记住，设备仿真已经被弃用了一段时间，所以如果您没有支持 CUDA 的设备，您可以尝试 gpuocelot（但我没有任何经验）。
@RobertCrovella 感谢您的澄清。我已将评论转换为完整答案。如果我遗漏了什么，请随时编辑或添加 cmets。
@RobertCrovella cuda 环境的最大部分提供了一个“存根”libcuda.so，因此无需找到驱动程序就可以编译。在这些情况下要容易得多。它通常位于 lib*/stubs/ 文件夹中，因此只需将此路径添加到库搜索路径即可解决问题。

标签： cuda compilation

【解决方案1】：

您的问题的答案是肯定的。

nvcc 编译器驱动程序与设备的物理存在无关，因此即使没有支持 CUDA 的 GPU，您也可以编译 CUDA 代码。但是请注意，正如 Robert Crovella 所说，CUDA 驱动程序库libcuda.so（Windows 为cuda.lib）附带 NVIDIA 驱动程序，而不是 CUDA 工具包安装程序。这意味着需要驱动程序 API 的代码（其入口点以 cu 为前缀，请参阅 CUDA C 编程指南的附录 H）将需要在没有 NVIDIA GPU 的情况下强制安装“最新”驱动程序，运行驱动程序安装程序单独使用--help 命令行开关。

根据相同的原理，当您的节点托管不同架构的 GPU 时，您可以为架构编译 CUDA 代码。例如，您可以在托管 GT 210（计算能力 1.2）的机器上为 GeForce GT 540M（计算能力 2.1）编译代码。

当然，在这两种情况下（没有 GPU 或具有不同架构的 GPU），您将无法成功运行代码。

对于早期版本的 CUDA，可以在仿真模式下编译代码并在 CPU 上运行编译后的代码，但设备仿真在一段时间内已被弃用。如果您没有支持 CUDA 的设备，但想运行 CUDA 代码，您可以尝试使用 gpuocelot（但我对此没有任何经验）。

【讨论】：

大多数 cuda 工具包都为 libcuda.so 提供了一个 stub 库，这样您就不需要找到驱动程序。它通常位于lib*/stubs/ 文件夹中。
8 年前，情况并非如此。